小売業者が2025年のGenAI投資を行う前に学ぶべき4つの教訓

フォレスターは、2025年に米国とEMEAの小売業者の5分の1が顧客向けのGenAIアプリケーションを導入することを予測しています。強化された商品検索、パーソナライズされたレコメンド、改善されたカテゴリナビゲーションがトップのユースケースです。なぜなら、自動化されたインタラクションが米国の顧客体験スコアを2023年に5%低下させたのでしょうか？そして、2025年にGenAI投資を行う前に、小売業者はこれから何を学ぶことができますか?

2023年のKPMGレポートでは、顧客の期待を満たさなかったことが低下の原因であり、戦略的な利益がない技術の過剰使用が原因であると強調しています。フォーチュン500企業の50人のCIOとCTOに質問されたGenAIプロジェクトでは、ほとんどのパイロット技術が間違ったビジネスニーズを解決していました。

2025年に入ると、小売業者は顧客中心のGenAI戦略を優先する必要があります。最新の技術を導入するのではなく、ビジネスニーズを考慮する必要があります。小売業者は顧客ジャーニーをレビューし、改善の余地を特定し、ユースケースに合ったソリューションを構築または採用する必要があります。ここでは、ユーザーエクスペリエンス（UX）をGenAIで高めるために、小売業者が考慮すべき4つの教訓があります。

ビジネス、データ、AIのシナジーを確保する

RAND研究所の研究者は2024年に、AIプロジェクトの80%が5つの重要な分野で失敗することを発見しました：目標の不一致、データ不足、テクノロジー優先のアプローチ、インフラのギャップ、AIの過大な野心。

小売業者は、GenAI投資に成功するために、堅実なデータ基盤とエキスパートの専門知識が必要です。彼らは自分自身に質問する必要があります。「ソリューションの要件を満たすのに十分なデータを確保する方法は何ですか？また、そのデータのうちどれくらいが独自のものですか？」成功したGenAIプロジェクトは、高品質で関連性のある情報に依存しています。組織が持つユニークなデータ形式が多いほど、ソリューションはよりカスタマイズ可能になります。

3つ目の質問は、「GenAIを効果的に活用するために、どのような才能プールと運用構造の変更が必要ですか？」アップスキリングのレベル、動機、コスト、時間を理解することで、小売業者は、ソリューションを構築、カスタマイズ、または社内で管理するための投資収益率（ROI）を決定できます。

現在、非技術的な専門家はノーコードツールを使用したり、長期的なAIパートナーを雇用したりして、メリットを活用できます。第三者によるGenAIソリューションを選択する際には、ECOMMERCEの幹部は、価格とROI以外の要素、たとえばスケーラビリティ、パフォーマンス、データセキュリティ、ベンダーの専門知識、テクノロジースタックの互換性を優先する必要があります。明確なビジネスケースと予想される成果は、新しい統合にコミットする前に不可欠です。

段階的なアプローチを取る

2024年に、BCGグループは、トップのECOMMERCE GenAIユースケースの採用率を評価しました。具体的には、コンテンツ作成、such asブログ、製品説明、製品画像の補足が含まれます。より高度なユースケースには、パーソナライズされた製品レコメンド、ダイナミックプライシング、競合分析が含まれます。チームメンバーを体系的なサービスに慣れさせるために、より複雑なタスクに取り組む前に、シンプルなタスクから始める必要があります。

小売業者は、ECOMMERCEチームがGenAIツールを使用してその機能に慣れさせることを奨励する必要があります。シンプルなユースケースとノーコードソリューション、たとえば製品説明と画像作成は、優れたスタートポイントです。チームメンバーは、可能な時間の節約と、頻繁なバリデーションチェックを含む運用の調整を示します。初期段階では、週ごとまたは隔週ごとのレビューを導入して、ツールの進捗を測定し、アプローチを調整します。チームのフィードバックと参加は、成功の鍵となります。

チームメンバーがより多くの経験を積むにつれて、小売業者は新しいユースケースを導入できます。エンジニアは、AIコード補完アシスタンスで開発をストリームライン化できます。マーケターは、AI駆動のパーソナライズされたアップセリングとクロスセリングのレコメンドを導入できます。ロイヤルティマネージャーは、顧客エンゲージメントレベルに基づいて適応型ロイヤルティキャンペーンを構築できます。

セキュリティ第一の文化を作る

切断されたシステムは、セキュリティ上の脆弱性につながる可能性のある弱いリンクです。GenAIは、低スキルな脅威のエントリーバリアを下げる可能性があります。サイバー犯罪者は、GenAIを使用して、機能的に悪意のあるスクリプトを構築できます。自動化された攻撃を実行し、特定の脆弱性を標的にします。小売業者は、堅実なデータ基盤、ストリームライン化されたワークフロー、安全でモニタリングの容易なアプリケーションのネットワークを目指す必要があります。

サイバー犯罪者は、GenAIを使用して、非常に説得力のある偽のコンテンツ（ソーシャルエンジニアリングとフィッシング）で消費者を操作する可能性もあります。したがって、2025年には、アイデンティティの検証がさらに重要になります。マルチファクターアウテンティケーション、たとえばユーザーデバイスに時間制限のコードを送信すること（SMS、電子メール、または専用の認証アプリを介して）は、顧客ロイヤルティプログラムとショッピングプラットフォーム、特に金融情報が保存されている場所を保護するのに役立ちます。

さらに、小売業者は、開発者が定期的にソフトウェア、ソフトウェアライブラリ、システムを更新して脆弱性を解決し、攻撃面を最小限に抑える必要があります。この安全性に重点を置いた、検証優先のマインドセットは、組織全体にフィルタリングされる必要があります。定期的なセキュリティ認識トレーニングとシミュレーションを実施し、従業員が疑わしい活動を迅速に報告することを奨励することで、小売業者はセキュリティに重点を置いた文化を構築できます。

AI駆動のモニタリングとアラートシステム、たとえば高度なエンドポイント検出とレスポンス（EDR）ソリューションは、小売業者がリアルタイムで脅威を検出して軽減するのに役立ちます。ただし、すべての従業員が、システム、特にサイバーセキュリティソフトウェアが期待どおりに機能していることを確認する習慣を持つことが重要です。

デザインによって共感する

AIの不信感の最大の原因は、カスタマーサポートチャンネルでのその使用です。顧客の53%は、会社がカスタマーサポートにAIを使用する場合、競合他社に切り替えることを検討します。

顧客は、GenAIがサポートエージェントとの間のギャップを拡大するのではないかと心配しています。彼らは、問題が最善の方法で理解され、解決されることを確実に望んでいます。理想的には、問題に対処する権限を持つマネージャーがいます。ただし、小売業者は、これらのステップを自動化されたサービスに組み込むことができます。ただし、シンプルなタスクから始めることが重要です。FAQとオンライン情報を会話型チャットボットを介してよりアクセスしやすくすることは、有益なユースケースです。

最初の段階では、顧客のフィードバック、混乱、または質問に応答するための手が必要です。これは、GenAIの機能に適応するためのプロアクティブで歓迎されるバッファーとなります。サポートチームからのリアルタイムのフィードバックは、小売業者が、タスクがGenAIツールにとって複雑すぎるシナリオを想像するのに役立ちます。チャットボットは、顧客に「オファーが役に立たない場合、エージェントに連絡する」ボタンを表示する必要があります。可能な限りすべての一般的なクエリがシンプルに自動的に回答されるまで、毎日このフィードバックを分析します。

GenAIツールが取り組むすべてのタスクは、必要に応じてチャットボットを終了したところでエージェントチャットにシームレスに変換される必要があります。顧客サービスエージェントがユーザージャーニーの中核的な部分であることも重要です。高価値のタスク、たとえばデータの監視と繰り返し発生する顧客の問題の根本原因の特定に彼らを保存します。このように、小売業者は、自動化されたレスポンスチャンネルで解決策を提案し、将来の問題を防ぐ基盤を持ちます。

小売業者がGenAIを採用するかどうかは、競合他社、顧客、悪意のあるアクターはそうします。シンプルなユースケースでチームメンバーを準備することで、彼らは新しいワークスタイルに適応し、新しい脅威の可能性をよりよく理解することができます。小売業者は、段階的なアプローチでGenAIプロジェクトを活用できます。チームの知識と専門知識を、各プロジェクトが成功裏に完了するたびに、より高度なアルゴリズムで構築します。トランザクションタスクを自動化し、専門家の人間エージェントチームを保持することで、顧客は望ましい製品へのアクセスをより迅速に享受でき、必要に応じてエージェントが電話で応答できることを安心できます。